Pythonで学ぶDeep Learning
公開日
2012年12月10日
更新日
2026年4月6日
Pythonを使ってディープラーニングの基礎から実装まで学ぶ講座です。ニューラルネットワークの仕組みを理解し、実際にPythonでモデルを構築・学習させる実践的なスキルを習得します。ディープラーニングを自分の手で実装してみたい方が、Pythonで基本的なモデルを構築できる状態を目指します。
本セミナーでは、近年注目を集める「Deep Learning」の仕組みを理解して、まずは実装することを目標にしています。
「Deep Learning」の基礎であるニューラルネットワークの仕組みを概説し、実際にプログラミング言語「Python」を用いて画像認識モデルを実装します。その後作成したモデルの評価法と、精度を向上させるための方法を学ぶことができます。
欠席しても動画受講が可能
「出席できない日がある」、「後から復習したい」という向けに2つの特典付き！
１．講義動画の配信
欠席・出席に関わらず「１年視聴可能な講義動画」を配信しています。
２．詳細手順付き講義資料
講義資料を丁寧に作りこみ、後から見ても理解できる構成です。（Excel演習がある講義は操作手順も詳細に記載）
【ストロングポイント】
・デザイナー監修の講義資料
・操作手順まで１つずつ丁寧に記載
・復習して再現性が高く、必ず習得できる
よくある質問（FAQ）
Q. ディープラーニング（Deep Learning）とは何ですか？
ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法です。画像認識、音声認識、自然言語処理など幅広い分野で革新的な成果を上げており、現在のAI技術の中核を担っています。
Q. Pythonの経験はどの程度必要ですか？
Pythonの基本的な文法（変数、ループ、関数など）を理解していることが望ましいです。高度なプログラミングスキルは不要ですが、Pythonを使ってコードを書いた経験があるとスムーズに学習を進められます。
Q. ニューラルネットワークとは何ですか？
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路を模倣した数学モデルです。入力層・隠れ層・出力層で構成され、大量のデータから自動的にパターンを学習します。ディープラーニングはこのネットワークを深く（多層に）したものです。
Q. 数学の知識はどの程度必要ですか？
行列計算や微分の基本概念があると理解が深まりますが、本講座では仕組みの理解と実装に重点を置いています。数学が得意でなくても、Pythonコードを通じて直感的にディープラーニングの動作を理解できます。
Q. 講座ではどのようなモデルを作りますか？
ニューラルネットワークの基本的なモデルを一から構築し、データを使って学習・予測を行う実践を行います。ディープラーニングの全体像を理解しながら、自分の手でモデルを実装できるスキルを身につけます。
Q. この講座を受けた後のキャリアパスは？
ディープラーニングのスキルは、データサイエンティスト、AIエンジニア、機械学習エンジニアなどの職種で求められています。本講座で基礎を固めた後は、画像認識や自然言語処理などの専門分野に進むことができます。
受講対象
・ディープラーニングにご興味がある方
・プログラミングを使っての開発についても学びたい方。
・Python用ツール「Jupyter Notebook」の起動と、基本的なPython言語の入力と実行ができる方
【セミナー申込者特典】
本セミナーをお申し込みいただいた方はもれなく、約1時間の「Python入門動画」をご案内致します。事前にプログラムの入力や実行、パッケージの読み込みなどの基本的な操作を確認してから講義にご参加いただけるため、Python言語を初めて学ぶ方も安心ください！
セミナー内容
第1部 AI/Deep Learning概要
- ・AI/Deep Learningの歴史
- ・AI/Deep Learningの活用例
第2部 Pythonの基礎
- ・Python言語の実行方法
- ・Python言語の基本文法
第3部 Deep Learningの実行
- ・Deep Learningとニューラルネットワーク
- ・ニューラルネットワークの仕組み
- ・画像認識モデルの実装／評価
第4部 ニューラルネットワークの評価
- ・学習パラメータ(バッチ学習／学習率／エポック)
- ・学習モデルの評価方法
- ・学習曲線
セミナー基本構成
（10分程度の休憩時間を含みます。）
※開催回ごとに多少構成が変わることがあります。
お持ち物と注意事項
◎Python言語開発者向けソフトウェアAnaconda Navigatorのインストール
・事前にAnaconda Navigator公式HPよりインストールをお願い致します。
・インストールの手順はこちら
料金
・お支払い方法はお申込み後にメールにてご案内致します。
・会社名義や旧姓など、振り込み名が本人名義でない場合は事前にご一報下さい
・オンライン回に関しましては開催2日前までに振込確認が取れない場合、会場URLをお送りできませんので特にご注意下さい
定員
特定商取引法に基づく表示
セミナー監修
岡崎 凌（おかざき りょう）
＜講師略歴＞
2018年3月大阪大学大学院基礎工学研究科修士課程修了。2018年4月より和から株式会社にて、統計講師・データサイエンティストとして活躍。
大学院在学中より産業科学研究所に所属し、半導体データを集め画像解析システムを構築。Deep Learningを使い機械学習実用のモデルを作成し、実装まで担当した。
担当講師
※日程により一部講師が変わる事があります。
